步态识别

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人的步态视频序 列的采集
人体步态的检测
在视频序列中将人体 获取人体主要关节 步态区域从背景图像 的角度变化轨迹， 经过进一步处理，使其成为 有匹配的即进行预 首先由监控摄像机采集人 中抽取出来，再对步 这些轨迹经过结构 与己存贮在数据库的步态的 /报警。无匹配的， 的步态，通过检测与跟踪 态运动进行运动检测、 和时间归一化后， 同样的模式；最后，将新采 监控摄像机则继续 获得步态的视频序列 运动分割 作为动态特征（基 集的步态特征与步态数据库 进行步态的采集 于模型的步态识别） 的步态特征进行比对识别分类4一 Nhomakorabea步态识别简述
1.2 步态识别技术
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1.2.1 步态识别简介
步态识别是一种新兴的生物特征识
别技术，旨在通过人们走路的姿态进行 身份识别，与其他的生物识别技术相比，
步态识别具有非接触远距离和不容易伪
装等优点。在智能视频监控领域，比其 他生物识别技术更具优势。
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一、步态识别的简述
1.2 步态识别技术
• 破案侦查 • 通过对比闭路电视捕捉到 的嫌犯的行动情况与嫌疑
• 医疗 • 通过检查与分析人的走路姿势可 以帮助医生判断其退步受伤的情
犯走路的姿势
况或者畸形程度，从而做出积极
的整形补偿或有效地治疗
• 交易者身份的识别
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二、基本原理与应用
2.2 步态识别的应用
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步态识别在罪犯侦察中的应用
罪犯很狡猾，多般会乔装打扮一番躲避闭路 电视的监控，甚至还不会留下线索让警方查到他 们的DNA，但走路方式他们得留下，成为识别 罪犯的永久依据。 瑞典警方曾成功应用此系统识别出了一个银 行抢劫犯。在此案件中，一位顾客被杀害。 2003年，瑞典警方调查刺杀瑞典外交部长安娜• 林德(Anna Lindh)的凶手时，让专家们来检查他 们的嫌疑犯米亚伊洛•米亚伊洛维奇(Mijailo Mijailovic)的走路方式。结果他们的努力没有白 费，米亚伊洛维奇被证实就是凶手。此案例使此 技术的前途大为提升。（英国《泰晤士报》）
更难于处理
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四、现状与前景
4 现状与前景
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步态识别的现状和发展前景
现状：尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于
步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的 特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于 步态的身份鉴别系统。 前景：随着复杂背景下满足实时需求的自适应背景建模问题的
预/报警
步态识别
步态特征提 取
处理与对比 已存储的步态 模式库
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二、基本原理与应用
2.2 步态识别的应用
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• 安全防盗 • 可代替门钥匙
• 身份识别认证 在计算机视觉监控系统中可
2. 2 步 态 识 别 的 应 用 领 域
2
1
以作为用于一定距离是的身
份识别
• 门禁管理。
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息
3 5
4
安全交易
• 对比出入者与库存步态信
1
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步态识别
成员：王思 邱念 廖盼 饶丽丽 朱珍珍
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一、步态识别的简述
1.1 生物识别技术
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什么是生物识别技术？
生物特征识别技术(Biotircs)是通过计算机与各种 传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，
利用人体固有的生理特性和行为特征，来进行个人
身份的鉴定。
生物识别的特点和分类
由于人体的生理特征具有不可改变、不可复制的唯一性，这使得生物 识别身份验证方法可以不依赖于各种人造的和附加的物品来证明自己的身 份，只要依靠人本身就能证明，所以它很难被伪造和假冒，这样也就保证 了它的安全性和可靠性。
特点
基于生理特征的识别包括:人脸识别、指纹识别、虹膜识别等
基于行为特征的识别包括:笔迹识别、声音识别、步态识别等
克服，多相机的使用可克服遮挡的问题，多维建模的应用等等的
使用，会进一步优化现有的系统，促使步态识别系统步入商业化。
The end
2014-1-1
图： 罪犯的脚：英国闭路电视 在犯罪现场拍到的镜头。
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三、需要攻克的难关 步态识别的缺陷：
3 瓶颈
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• 人与摄像机距离 • 不能太进，否则因为图像分辨 率低而无法迚行识别，因此基 于模型的步态识别方法仍存在 一定的局限性。 • 目标检测中阴影的消除 • 阴影明显不同于场景中的背景， 运动目标投射的阴影还会随着目 标一起运动，现有的算法在利用 背景减除迚行运动目标检测时， 往往将阴影检测为运动前景
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1.2.1 步态识别技术的特点
非接触的生物特征识别技术。
适合于进距离或低视频质量情况下的识别
不容易伪装，这是任何生物特征识别所无 法比拟的。 让犯罪分子防不胜防的追捕手段。
采集装置简单、经济。因为只需要一个监 控摄像头就行。
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二、基本原理与应用
2.1 步态识别的基本原理
• 人体轮廓图像 • 人体轮廓图像的变化对于特征 的提取和识别性能也会造成一 定的影响。而导致轮廓变化的 有服饰、行走路面、视角、鞋 帽、伤病等等
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瓶颈
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• 目标跟踪过程中遮挡的处理 • 目前大部分步态识别系统都不能
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很好地解决运动目标的自遮挡以 及目标之间的互遮挡问题.在拥挤
状态下，多目标检测和跟踪问题